作者：汪铖杰 首发于 腾讯云技术社区 量子位 已获授权编辑发布 优图实验室研究人脸技术多年，不仅在技术方面有很好的积累，而且在公司内外的业务中有众多应用。笔者作为优图实验室人脸研究组的一员，在与产品、商务、工程开发同事交流过程中发现：不管是“从图中找到人脸的位置”，或是“识别出这个人脸对应的身份”，亦或是其他，大家都会把这些不同的人脸技术统称为“人脸识别技术”。 因此，笔者整理了一些常见人脸技术的基本概念，主要用于帮助非基础研究同事对人脸相关技术有一个更深入的了解，方便后续的交流与合作。 人脸技术基本概念介
1. 人脸检测 “人脸检测(Face Detection)”是检测出图像中人脸所在位置的一项技术。 人脸检测算法的输入是一张图片，输出是人脸框坐标序列(0个人脸框或1个人脸框或多个人脸框)。一般情况下，输出的人脸坐标框为一个正朝上的正方形，但也有一些人脸检测技术输出的是正朝上的矩形，或者是带旋转方向的矩形。 常见的人脸检测算法基本是一个“扫描”加“判别”的过程，即算法在图像范围内扫描，再逐个判定候选区域是否是人脸的过程。因此人脸检测算法的计算速度会跟图像尺寸、图像内容相关。开发过程中，我们可以通过设置“输
人脸技术基本概念介绍 1. 人脸检测 “人脸检测(Face Detection)”是检测出图像中人脸所在位置的一项技术。 人脸检测算法的输入是一张图片，输出是人脸框坐标序列(0个人脸框或1个人脸框或多个人脸框)。一般情况下，输出的人脸坐标框为一个正朝上的正方形，但也有一些人脸检测技术输出的是正朝上的矩形，或者是带旋转方向的矩形。 常见的人脸检测算法基本是一个“扫描”加“判别”的过程，即算法在图像范围内扫描，再逐个判定候选区域是否是人脸的过程。因此人脸检测算法的计算速度会跟图像尺寸、图像内容相
作为一个初学者，我发现自己学了很多，却没有好好总结一下。正好看到一位大佬 Yong Cui 总结的文章，我就按照他的方法，给大家分享用于Pandas中合并数据的 5 个最常用的函数。这样大家以后就可以了解它们的差异，并正确使用它们了。
pd.merge函数是把两个数据框按某种方式拼接起来，如果觉得单看语法比较枯燥，可以先看第二部分实例。
数据框（Dataframe）作为一种十分标准的数据结构，是数据分析中最常用的数据结构，在Python和R中各有对数据框的不同定义和操作。 Python 本文涉及Python数据框，为了更好的视觉效果，使用jupyter notebook作为演示的编辑器;Python中的数据框相关功能集成在数据分析相关包pandas中，下面对一些常用的关于数据框的知识进行说明： 1.数据框的创建 import pandas as pd from numpy import random a = [i for i in rang
在上一期的推文 GEO数据库挖掘（1）--SCI文章速成 ，我们讲解了关于GEO数据库的背景知识，想必大家也了解了GEO是一个非常实用和权威的基因表达谱数据库。那么如何检索自己想要的数据呢？
本篇文章继续整理 Graph in Rec&Search 这个系列的文章，以前博主整理过的系列可以见：
在机器学习中，数据集占据了重要的一部分。研究人员除了需要开发先进的算法外，其实数据集的建立才是最基础也是最重要的部分。在过往的研究中，机器学习从业者也建立了许多可用的数据集。
互联网时代的公司业务种类繁多，在这些业务每日工作的背后，是各类日志系统承担日志记录和检索排障的工作。 在业务上云的大趋势之下，越来越多的团队开始选择使用腾讯云日志服务CLS来解决他们的日志采集与存储、排障检索、数据分析、告警监控、可视化展示的系列诉求。很多公司团队已经开始将日志服务从自建的ELK转移到CLS，通过LogListener采集日志并上传，使用CLS的检索分析功能。
12月23 日，微信扫物 iOS 版本正式上线。从识别特定编码形态的图片，到精准识别自然场景中商品图片，有哪些难点需要去克服? 扫物以图片作为媒介，聚合微信内部有价值的生态内容如电商，百科，资讯进行
这个问题经常在各种面试当中出现，难度不低，很少有人能答上来。说实话，我也被问过，因为毫无准备，所以也没有答上来。是的，这道题有点神奇，没有准备的人往往答不上来。
在我练习select()时，想选择刚新增的列，发现报错。然后发现运行mutate(test, new = Sepal.Length*Sepal.Width)后，查看test后发现test本身没有变。
NCBI Gene Expression Omnibus（GEO）作为各种高通量实验数据的公共存储库。这些数据包括基于单通道和双通道微阵列的实验，检测mRNA，基因组DNA和蛋白质丰度，以及非阵列技术，如基因表达系列分析（SAGE），质谱蛋白质组学数据和高通量测序数据。
2. 表格线检测：检测出表格线段的坐标与交点坐标，传统算法基于图像特征进行计算，但是这种算法目前基本已经被抛弃，因为精度跟深度学习的通常差太多，而且只能检测有表格线的表格，还通常比较耗时。现在主流算法都是使用深度学习模型进行检测线段端点坐标，无线表格也能预测出哪里应该有线段，这是接下来要做的；
右联结，会将右侧表中的数据全部取出来。下面图片中用文氏图画出了右联结，是红圈中的部分。
蛋白质相互作用的数据库非常的多，比如DIP, MINT, IntAct, BioGRID等，不同数据库中的信息存在了大量的冗余，而且在不同数据库之间进行检索也非常的费力。
一、让数据按需排序 如果你要将员工按其所在的部门进行排序，这些部门名称既的有关信息不是按拼音顺序，也不是按笔画顺序，怎么办?可采用自定义序列来排序。 1.执行“格式→选项”命令，打开“选项”
今天插队介绍个数据库，写一写细胞标记物。有了这个数据库的帮助，大家能够很轻松地查询不同类型的细胞maker，便于在组织水平上研究细胞之间的空间或功能关系。做IHC或多重荧光标记实验自然不在话下。
什么是语义搜索，借用万维网之父Tim Berners-Lee的解释 “语义搜索的本质是通过数学来拜托当今搜索中使用的猜测和近似，并为词语的含义以及它们如何关联到我们在搜索引擎输入框中所找的东西引进一种清晰的理解方式，
webstorm中集成了世界上最好用的git管理工具，它可以大大提升我们的工作效率，本文就跟大家分享下工作中几个常用操作，欢迎各位感兴趣的开发者阅读本文。
合并多个CSV文件、文本文件、Excel工作簿等操作是我们日常工作中经常碰到的事，如果一个一个文件复制粘贴，费时费力又容易出错。当然，可以使用VBA来解决，但前提是你必须懂VBA。这里有一个简单快速的方法，使用Power Query。
《CNKI实用技能50例》由上海知网编制，以情景带入与问题导向的方式、简单易懂的原则进行编制，适合所有对CNKI有需求的读者。1-10例请点：收藏版 CNKI实用技能50例（1-10例）。本期推送11-20例CNKI实用技能，小伙伴们快收藏起来吧！ 📷 11.【专业检索，牛在哪里】 W 专业检索是情报人员的看家本领，是实现快速有效检索的重要方法，刘言应该如何使用中国知网的“专业检索”？ 锦囊 顾名思义，专业检索是指使用逻辑运算符和关键词构造检索式进行检索。 （1）CNKI专业检索需注意：专业检索中的所有符
对于一个搜索或者推荐系统来说，分阶段的设计都是当下的一个标配，主要是为了平衡效率和效果，在百度的广告系统中，也是分成了如下的三层结构：
摘要：在这篇文章中，我们将回顾一些基础的跟踪方法。首先，我们将介绍几种视觉跟踪方法。然后，我们将解释如何对它们进行分类。我们还将讨论直接视觉跟踪的基本内容，特别关注基于区域的方法和基于梯度的方法。
GO数据库的信息是非常庞大的，为了有效的检索和浏览GO数据库的信息，官方提供了AmiGO, 可以方便的浏览，查询和下载对应信息，官网如下
传统的版权保护行业费时、费力、成本高，海量内容难以全量保护，内容分发难以掌控传播的安全问题。区块链技术具有不可篡改、追根溯源、分布式共识等特点，和数字版权保护具有天然契合之处，将区块链技术与 AI 多媒体侵权检测技术相结合，极大降低了版权维权成本，提升版权保护效率，同时也为网络版权的存证、交易、维权提供了新的途径。因此，蚂蚁集团 - 数字科技线推出了一站式数字内容原创保护平台 「鹊凿」，图片视频等内容一键上链，快速完成版权存证，在司法机关和公证机构的共同见证下，成为“盗版维权” 的铁证。
我把目标锁定在网易云音乐热门的华语男歌手、华语女歌手以及华语组合/乐队，每一类爬取20个热门歌手，这样我就有了60位歌手的信息。
1）Transformation 变换/转换算子：这种变换并不触发提交作业，完成作业中间过程处理。
近年来，随着自然语言处理和计算机视觉研究的发展，集成视觉和语言来构建一个综合的人工智能系统得到了广泛的关注，其中包括视觉对话（Visual Dialogue）、图像描述生成（Image Captioning）以及视觉问答（VQA）任务等。
ACM SIGKDD（ACM SIGKDD Conference on Knowledge Discovery and Data Mining）是世界数据挖掘领域的顶级国际会议。今年，KDD Cup共设置四个赛道共五道赛题，涉及数据偏差问题（Debiasing）、多模态召回（Multimodalities Recall）、自动化图学习（AutoGraph）、对抗学习问题和强化学习问题。
此图由作者使用本文分享的项目生成。几个月前，基于知识的问答（KBQA）还只是新奇事物。如今，对于任何人工智能爱好者来说，使用检索增强生成（RAG）实现KBQA已经轻而易举。看到自然语言处理领域的可能性如此迅速地扩展，令人着迷，而且每天都在变得更好。在我的最后一篇文章中，我分享了一种递归的RAG方法，用于根据大量文本语料库回答复杂查询的多跳推理式问答实现。
能把学习的编程技能用在实际工作中，提升效率、解决痛点、释放生产力，个人觉得是学习编程技能ROI最高的回报，而非都要挤破头成为数据科学家、算法工程师，毕竟这些职业的门槛一直都在，但让工作更轻松却是任何一个职业都有的真实诉求。
人类对于多样化的、开放的世界，会产生自己的视觉理解，这种视觉理解并不会单单局限在某个特定的任务上（比如，图像分类），也不会仅仅依赖某一种特别的信息输入（比如，静态图像）。
在IT行业蓬勃发展20年后，目前广大的中小企业们也基本上业务系统化，每个业务场景都有相应的业务系统来搭配使用，但遗憾的是大部分的系统是没法互相打通的，很容易形成企业内的数据孤岛现象，例如订单系统、人事系统，仓库系统，还有如今电商时代下，各式各样的电商平台，提供给企业各式各样的系统相关的格式不一的数据。
现在，要成为一个合格的数据分析师，你说你不会Python，大概率会被江湖人士耻笑。
miRDB通过MirTarget这个软件预测了人，小鼠等多个物种的miRNA靶基因信息，并将其整理成了数据库，网址如下
我们需要从任何图像(包含文本)检测文本区域，这个图像可以是任何具有不同背景的东西。在检测到图像后，我们也必须识别它。
作者简介：魏秀参，南京大学计算机系机器学习与数据挖掘所（LAMDA）博士生，专攻计算机视觉和机器学习。曾在国际顶级期刊和会议发表多篇学术论文，并两次获得国际计算机视觉相关竞赛冠亚军。 责编：何永灿，欢迎人工智能领域技术投稿、约稿、给文章纠错，请发送邮件至heyc@csdn.net 本文为《程序员》原创文章，未经允许不得转载，更多精彩文章请订阅2017年《程序员》 有别于通用图像分析任务，细粒度图像分析的所属类别和粒度更为精细，它不仅能在更细分的类别下对物体进行识别，就连相似度极高的同一物种也能区别开来。
近十年来，目标检测已经成为计算机视觉领域的核心话题。这种日益增长的兴趣源于自动驾驶、人群计数、异常检测和智能视频监控等新挑战。因此，多年来已经开发出了许多创新型的神经网络，如Faster R-CNN [4]，YOLO [5]，SSD [6]和DETR [7]。大多数这些架构的性能都是通过像Pascal VOC [8]，Open Images [9]和MS-COCO [1]这样的广泛使用的数据集进行评估和比较的。
在 iVX 快速教程中，我们使用一个公共表单项目作为 WebApp 应用的演示说明。公共表单项目可以用于企业内部或一个问卷公共平台做问卷调查，用户可以自由的设置表单元素以及样式，并且可以手动设置表单结束下载填写问卷后的调查数据。
在R中可以使用merge()函数去合并数据框，其强大之处在于在两个不同的数据框中标识共同的列或行。
机器之心专栏 作者：蚂蚁集团 该研究提出了目前最大规模（超过现有其他数据集 2 个数量级规模）的视频侵权定位数据集VCSL，并提出全新的视频片段拷贝检测的评价指标。相关研究入选CVPR 2022。 传统的版权保护行业费时、费力、成本高，海量内容难以全量保护，内容分发难以掌控传播的安全问题。区块链技术具有不可篡改、追根溯源、分布式共识等特点，和数字版权保护具有天然契合之处，将区块链技术与 AI 多媒体侵权检测技术相结合，极大降低了版权维权成本，提升版权保护效率，同时也为网络版权的存证、交易、维权提供了新的途径
如果希望查看网卡的IP地址信息，就可以在工具栏上选择“捕获选项”，这样就可以打开如图1-3所示的Wireshark捕获窗口。
on: 要加入的列或索引级别名称。必须在左侧和右侧DataFrame对象中找到。如果未传递且left_index和right_index为False，则DataFrame中的列的交集将被推断为连接键。
Lieberman-Aiden等人利用Hi-C技术研究了人淋巴母细胞的三维结构，首次提出了A/B compartment的概念，文章发表在science上，标题如下
办公软件看似简单，其实花样很多，尤其Excel表格。真心后悔当初大学没好好学计算机，只顾着用电脑玩LOL，看美国大片，工作后才知道office的重要性，不夸张的说，只要玩转了office在哪个城市都不会失业。
神经系统疾病是一类由于中枢神经系统或者周围神经系统受到影响从而引起的疾病，包括脑血管疾病，周期性麻痹等多种疾病。
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